(57)【要約】  高速に制御候補を提示でき、運用者の意思決定支援ができる電力系統における意思決定支援装置および方法、並びにその応用システムを提供する。上記課題を解決するための代表的な本発明の一つは、電力系統の安定化を図るための制御候補モデルを、学習により複数導出する制御候補学習部と、制御候補学習部が導出した複数の制御候補モデルについて、電力系統の計測データと抽出パラメータを用いて制御候補を抽出する制御候補抽出部と、制御候補と電力系統の系統モデルを用いて制御候補を評価する制御候補評価部と、制御候補と評価結果を情報提示する情報提示部とを備えることを特徴とする電力系統における意思決定支援装置としたものである。
2018154702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力系統の安定化を図るための制御候補モデルを、学習により複数導出する制御候補学習部と、該制御候補学習部が導出した複数の前記制御候補モデルについて、前記電力系統の計測データと抽出パラメータを用いて制御候補を抽出する制御候補抽出部と、前記制御候補と電力系統の系統モデルを用いて前記制御候補を評価する制御候補評価部と、前記制御候補と評価結果を情報提示する情報提示部とを備えることを特徴とする電力系統における意思決定支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の電力系統における意思決定支援装置であって、
前記制御候補学習部は、電力系統における想定故障発生後の電力系統の状態に関するデータを時系列記憶する偶発事象回析結果データデータベースと、電力系統における電気量のデータを時系列記憶する蓄積計測データデータベースと、電力系統における制御のデータを時系列記憶する制御データデータベースと、学習パラメータを記憶する学習パラメータデータベースを備え、
前記電気量のデータについて、前記学習パラメータを用いて電力系統の偶発事象の特徴量を複数求め、前記制御のデータについて複数の異なる制御を求め、電力系統の初期状態から事象後状態、制御後状態に遷移するまでの電力系統の状態を表す前記制御候補モデルを複数提示することを特徴とする電力系統における意思決定支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の電力系統における意思決定支援装置であって、
前記偶発事象回析結果データデータベースは、偶発事象解析結果として、電力系統における計測データまたは仮想データと、その分析結果を備えることを特徴とする電力系統における意思決定支援装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の電力系統における意思決定支援装置であって、
前記制御候補学習部における前記制御候補モデルは、伝慮系統における偶発事象の過去事例と、想定事例を統合したものであることを特徴とする電力系統における意思決定支援装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電力系統における意思決定支援装置であって、
前記制御候補抽出部における前記抽出パラメータは、前記計測データから抽出する特徴量を特定するパラメータと、前記制御候補モデルから抽出する条件、の一つ以上を備えるものであることを特徴とする電力系統における意思決定支援装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の電力系統における意思決定支援装置であって、
前記制御候補評価部は、前記計測データと前記制御候補と前記系統モデルを用いて予測演算することで制御候補を評価するものであることを特徴とする電力系統における意思決定支援装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の電力系統における意思決定支援装置を用いる広域監視保護制御システムであって、
広域監視保護制御システムは、前記意思決定支援装置からの前記制御候補と前記評価結果を入力として電力系統の制御対象機器に与える制御指令を作成する制御指令作成部と、前記制御指令で制御される制御対象機器を備えることを特徴とする広域監視保護制御システム。
【請求項８】
請求項７に記載の広域監視保護制御システムであって、
系統モデルと想定事象と計測データを入力とし偶発事象結果を演算する偶発事象演算装置を備え、前記意思決定支援装置は前記偶発事象演算装置で求めた前記偶発事象結果を入力として前記制御候補と前記評価結果を出力することを具備することを特徴とする広域監視保護制御システム。
【請求項９】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の電力系統における意思決定支援装置を用いる系統運用者育成システムであって、
系統運用者育成システムは、仮想データを入力として前記制御候補と前記評価結果を出力する前記意思決定支援装置と、該意思決定支援装置の出力に応じて系統運用者が与えた制御指令を用いて偶発事象演算する偶発事象演算装置と、系統運用者を評価する運用者評価部を備えることを特徴とする系統運用者育成システム。
【請求項１０】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の電力系統における意思決定支援装置を用いる系統計画支援システムであって、
系統計画支援システムは、制御候補モデルを出力する意思決定支援装置と、前記制御候補モデルと対象パラメータと補正確認信号を入力としパラメータ補正をするパラメータ補正装置と、パラメータ補正結果を表示する表示部を備えることを特徴とする系統計画支援システム。
【請求項１１】
電力系統の安定化を図るための制御候補モデルを、学習により複数導出し、複数の前記制御候補モデルについて、前記電力系統の計測データと抽出パラメータを用いて制御候補を抽出し、前記制御候補と電力系統の系統モデルを用いて前記制御候補を評価し、前記制御候補と評価結果を情報提示することを特徴とする電力系統における意思決定支援方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の電力系統における意思決定支援方法であって、
電力系統における想定故障発生後の電力系統の状態に関するデータを時系列記憶し、電力系統における電気量のデータを時系列記憶し、電力系統における制御のデータを時系列記憶し、
前記電気量のデータについて、学習パラメータを用いて電力系統の偶発事象の特徴量を複数求め、前記制御のデータについて複数の異なる制御を求め、電力系統の初期状態から事象後状態、制御後状態に遷移するまでの電力系統の状態を表す前記制御候補モデルを複数提示することを特徴とする電力系統における意思決定支援方法。
【請求項１３】
電力系統の偶発事象発生の時に、初期状態において発生した事象により事象後状態に遷移し、電力系統の制御により制御後状態に遷移するまでの状態を制御候補モデルとし、
該制御候補モデルの前記事象について、電力系統の電気量を学習パラメータに従って求めた複数の特徴量から定め、前記制御候補モデルの前記制御について、複数の制御を想定し、
複数の特徴量と複数の制御で定まる複数の制御候補モデルを策定し、複数の制御候補モデルを評価して制御候補を抽出することを特徴とする電力系統における意思決定支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力系統における意思決定支援装置および方法、並びにその応用システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力系統においては、再生可能エネルギーなどによる電力系統の複雑化によって、電力系統の安定化確保が困難になってきている。【０００３】
本発明に関する技術分野の背景技術として、特許文献１が知られている。特許文献１には、その課題として「電力系統監視制御システム内に支援機能を組み込まずに、このシステムと別に事故時運転支援装置を設けて、安価かつ容易に支援機能を実現する」ことが記述されている。【０００４】
またその解決手段として、「事故時運転支援装置は、過去の事故などから各種事故発生パターンを支援データベース１０に予め登録すると共に、登録した事故パターンに対応する事故処理ガイダンスを予めファイルデータベース１２に登録しておき、電力系統監視制御システムＡの監視情報を情報入力装置８が取得し、運転支援装置９は取得した監視情報から事故発生を検知すると、取得した監視情報に基づいて支援データベース１０の登録事故パターンを検索して該当の事故パターンを抽出し、抽出した事故パターンに対応する事故処理ガイダンスを支援データベース１０から検索して抽出し、ＣＲＴ１３，１５、スピーカー１４などで運転員に適切なガイダンスを与えること」が記述されている。【０００５】
また、本技術分野の背景技術として、特許文献２が知られている。特許文献２には、「コンピューターベースの動揺解析を対象とする偶発事象解析法であって、一つ以上のプロセッサーと、プロセッサーと接続できる各種電力系統機器と、動揺解析をする数列と、固有値解析と、動揺後の固有値を試算すること、を特徴とする偶発事象解析法。」が記述されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−１４２３６２号公報
【特許文献２】ＵＳ２０１５／０１０５９２７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１では、過去の事故などから各種事故発生パターンを支援データベースに格納することにより、登録した事故パターンに対する支援を可能とする。しかし、過去に発生しなかった事故に対しての支援はできない。１分以内に支援できるが、運用者へ具体的な指示を提示することはできない。【０００８】
特許文献２では、偶発事象解析法を用いて動揺の安定性を判定する手法である。しかし、制御方法を直接指示することはできず、膨大な系統では演算終了までに時間がかかる。【０００９】
複雑化された系統を安定化するには、高速に制御候補を提示することが必要である。【００１０】
以上のことから本発明においては、高速に制御候補を提示でき、運用者の意思決定支援ができる電力系統における意思決定支援装置および方法、並びにその応用システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、代表的な本発明の一つは、「電力系統の安定化を図るための制御候補モデルを、学習により複数導出する制御候補学習部と、制御候補学習部が導出した複数の制御候補モデルについて、電力系統の計測データと抽出パラメータを用いて制御候補を抽出する制御候補抽出部と、制御候補と電力系統の系統モデルを用いて制御候補を評価する制御候補評価部と、制御候補と評価結果を情報提示する情報提示部とを備えることを特徴とする電力系統における意思決定支援装置」としたものである。【００１２】
また本発明は、「電力系統の安定化を図るための制御候補モデルを、学習により複数導出し、複数の制御候補モデルについて、電力系統の計測データと抽出パラメータを用いて制御候補を抽出し、制御候補と電力系統の系統モデルを用いて制御候補を評価し、制御候補と評価結果を情報提示することを特徴とする電力系統における意思決定支援方法。」としたものである。【００１３】
また本発明は、「電力系統の偶発事象発生の時に、初期状態において発生した事象により事象後状態に遷移し、電力系統の制御により制御後状態に遷移するまでの状態を制御候補モデルとし、
制御候補モデルの事象について、電力系統の電気量を学習パラメータに従って求めた複数の特徴量から定め、制御候補モデルの制御について、複数の制御を想定し、
複数の特徴量と複数の制御で定まる複数の制御候補モデルを策定し、複数の制御候補モデルを評価して制御候補を抽出することを特徴とする電力系統における意思決定支援方法。」としたものである。【００１４】
さらに本発明においては、応用装置として以下のものを提案する。応用装置の例は、「電力系統における意思決定支援装置を用いる広域監視保護制御システムであって、
広域監視保護制御システムは、意思決定支援装置からの制御候補と評価結果を入力として電力系統の制御対象機器に与える制御指令を作成する制御指令作成部と、制御指令で制御される制御対象機器を備えることを特徴とする広域監視保護制御システム。」としたものである。【００１５】
また応用装置の他の例は、「電力系統における意思決定支援装置を用いる系統運用者育成システムであって、
系統運用者育成システムは、仮想データを入力として制御候補と評価結果を出力する意思決定支援装置と、意思決定支援装置の出力に応じて系統運用者が与えた制御指令を用いて偶発事象演算する偶発事象演算装置と、系統運用者を評価する運用者評価部を備えることを特徴とする系統運用者育成システム。」としたものである。【００１６】
また応用装置の他の例は、「電力系統における意思決定支援装置を用いる系統計画支援システムであって、
系統計画支援システムは、制御候補モデルを出力する意思決定支援装置と、制御候補モデルと対象パラメータと補正確認信号を入力としパラメータ補正をするパラメータ補正装置と、パラメータ補正結果を表示する表示部を備えることを特徴とする系統計画支援システム。」としたものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、偶発事象解析結果と蓄積計測データと制御データから学習された制御候補モデルを用いることにより、高速に制御候補を提示でき、運用者の意思決定支援ができる。【００１８】
上記した以外の課題、構成及び効果は実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】意思決定支援装置１の全体構成例を示す図。
【図２】意思決定支援装置１のハード構成と電力系統１２の構成例を示す図。
【図３】意思決定支援装置の処理の全体を示す処理フローの例を示す図。
【図４】偶発事象解析結果データベースＤＢ１に蓄積された偶発事象解析結果データＤ１の具体的事例を示す図。
【図５】蓄積計測データベースＤＢ２に蓄積された過去の蓄積計測データＤ２の具体的事例を示す図。
【図６】制御データベースＤＢ３に蓄積された過去の制御データＤ３（制御履歴）の具体的事例を示す図。
【図７】制御候補学習部２の処理を実行する詳細フロー。
【図８】学習ブランチの考え方を示す図。
【図９】制御候補モデルの一例を示す図。
【図１０】制御候補抽出の処理を実行する詳細フロー。
【図１１】制御候補抽出の考え方を示す図。
【図１２】制御候補評価の考え方を示す図。
【図１３】処理ステップＳ７における情報提示処理を示す図。
【図１４】情報提示部の一例を示す図。
【図１５】画面表示部の画面の一例を示す図。
【図１６】画面や印刷物が確認できない状態での情報提示の例を示す図。
【図１７】実施例１の意思決定支援装置１を広域監視保護制御システムに適用した場合の構成例を示す図。
【図１８】広域監視保護制御システムの処理フロー例。
【図１９】系統運用者育成システムの構成例を示す図。
【図２０】系統運用者育成システムの処理フロー例。
【図２１】系統運用者育成システムの活用例を示す図。
【図２２】系統計画支援システムの構成例を示す図。
【図２３】系統計画支援システムの処理フロー例。
【図２４】系統計画支援システムの活用例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施例について、図面を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００２１】
実施例１は、意思決定支援システムを電力系統の安定化運用に適用した事例を示している。【００２２】
図１は、実施例１に係る意思決定支援装置１の全体構成例を示す図である。意思決定支援装置１は計算機システムで構成されることになるが、図１では、意思決定支援装置１が保有するデータベースＤＢと、内部における処理機能をブロック化して示している。【００２３】
このうち、内部に保有するデータベースＤＢは、偶発事象解析結果データベースＤＢ１、蓄積計測データデータベースＤＢ２、制御データデータベースＤＢ３、学習パラメータデータベースＤＢ４、制御候補モデルデータベースＤＢ５、計測データデータベースＤＢ６、抽出パラメータデータベースＤＢ７、系統モデルデータベースＤＢ８、制御候補データベースＤＢ９、評価結果データベースＤＢ１０である。【００２４】
処理機能のうち制御候補学習部２は、偶発事象解析結果データベースＤＢ１、蓄積計測データデータベースＤＢ２、制御データデータベースＤＢ３、学習パラメータデータベースＤＢ４に蓄積された各データを入力として、制御候補モデルデータベースＤＢ５を形成する。【００２５】
制御候補抽出部３は、制御候補モデルデータベースＤＢ５、計測データデータベースＤＢ６、抽出パラメータデータベースＤＢ７に蓄積された各データを入力として、制御候補データベースＤＢ９を形成する。【００２６】
制御候補評価部４は、制御候補データベースＤＢ９、系統モデルデータベースＤＢ８に蓄積された各データを入力として、評価結果データベースＤＢ１０を形成する。【００２７】
情報提示部５は、制御候補データベースＤＢ９、評価結果データベースＤＢ１０に蓄積された各データを、入力とし支援情報を提示する。【００２８】
図２は、実施例における意思決定支援装置１のハード構成と電力系統１２の構成例を示した図である。【００２９】
図１では、意思決定支援装置１をデータベースＤＢと、処理機能の観点から記述しているが、図２ではハード構成の観点で記述している。ハード構成で記述した場合には、意思決定支援装置１は、複数のデータベースＤＢ（ＤＢ１からＤＢ１０）、メモリＨ１、通信部Ｈ２，入力部Ｈ３，ＣＰＵ９１、情報提示部５、並びに複数のプログラムデータベース２，３，４がバスＨ４に接続されて構成されている。【００３０】
図２のハード構成において、まず入力部Ｈ３は、例えば、キーボードスイッチ、マウス等のポインティング装置、タッチパネル、タブレット、音声指示装置等の少なくともいずれか一つを備えて構成できる。入力部Ｈ３は、上記以外のユーザーインターフェースであってもよい。【００３１】
通信部Ｈ２は、通信ネットワーク１１に接続するための回路及び通信プロトコルを備える。【００３２】
メモリＨ１は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）として構成され、各プログラムデータベース２，３，４から読み出されたコンピュータプログラムを記憶したり、各処理に必要な計算結果データ及び画像データ等を記憶したりする。メモリＨ１は、計測データデータベースＤＢ６、表示用の画像データ、計算結果データ等の計算一時データ及び計算結果データなどを一旦格納するメモリであり、ＣＰＵ９１によって必要な画像データを生成して情報提示部５（例えば表示ディスプレイ画面）に表示する。演算処理においては、メモリＨ１の物理メモリを使用するが、仮想メモリを使ってもよい。【００３３】
メモリＨ１に格納された画面データは、情報提示部５に送られて表示される。情報提示部５は、例えばディスプレイやプリンタ装置や音声出力装置、または携帯端末やウェアラブルの一つ以上として構成される。表示される画面の例は後述する。【００３４】
ＣＰＵ９１は、各プログラムデータベース２，３，４から所定のコンピュータプログラムを読み込んで実行する。ＣＰＵ９１は、一つまたは複数の半導体チップとして構成してもよいし、または、計算サーバのようなコンピュータ装置として構成してもよい。ＣＰＵ９１では、各プログラムデータベース２，３，４から、メモリＨ１に読み出された各計算プログラムを実行して、各種データベース（ＤＢ１からＤＢ１０）内のデータの検索等などを演算処理する。【００３５】
図２に例示する電力系統１２には、計測器１０ａや計測器１０ｂが含まれ（以下、計測器１０と示す）、計測器１０は、電力系統の各所における計測値を計測し、計測結果を、通信ネットワーク１１を介して、意思決定支援装置１の通信部Ｈ２に送信する。送信により意思決定支援装置０１が受信した計測値は一時的にメモリＨ１に保持され、その後計測データデータベースＤＢ６に計測データＤ６として記憶保存される。【００３６】
ここで、計測器１０の例としては、ＰＭＵ（Ｐｈａｓｏｒ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔｓ）やＶＴ（Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ）やＰＴ（Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ）やＣＴ（Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒ）やテレメータ（ＴＭ：Ｔｅｌｅｍｅｔｅｒ）などの電力系統に設置される計測機器や計測装置である。なお、計測器１０は、ＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）などの電力系統に設置される計測値の集約装置であってもよい。【００３７】
なお、計測器１０にて計測された電力系統に関するデータは、計測の当初は意思決定支援装置１内の計測データデータベースＤＢ６に記憶保存され、その後蓄積計測データデータベースＤＢ２に保存される。電力系統に関する具体的なデータは、ＧＰＳなどを利用した同期時刻付きの電力情報であり、例えば電圧や電流のいずれか一つまたは複数である。なお、計測データデータベースＤＢ６は、データを識別するための固有番号と、タイムスタンプとを含んでもよく、ＳＣＡＤＡを用いた状態推定によって補完された計測値を含んでいてもよい。【００３８】
計測データデータベースＤＢ６に記憶される計測データＤ６については、上述のとおりであるが、計測データデータベースＤＢ６以外のデータベースの記憶内容の概略は以下のようである。【００３９】
まず、偶発事象解析結果データベースＤＢ１には、偶発事象解析結果データＤ１として、様々な想定初期状態においての偶発事象への制御などが蓄積、記憶されている。【００４０】
図４には、偶発事象解析結果データベースＤＢ１に蓄積された偶発事象解析結果データＤ１の具体的事例が例示されている。偶発事象解析結果データＤ１は、ある時刻と初期状態から様々な事象を想定し、その事象に対する制御を備える時系列情報とされたものである。ここで初期状態は、計測データまたは仮想データと、その分析結果の一つ以上を備えることを特徴として蓄積される。【００４１】
具体的には、図４に例示するように、偶発事象のケースごとに、発生時刻Ｄ１１，初期状態での特徴Ｄ１２，偶発事象の種別Ｄ１３，当該偶発事象後の特徴Ｄ１４、当該偶発事象に対して実行した制御内容Ｄ１５，制御後の特徴Ｄ１６，並びに当該ケースでの評価結果Ｄ１７が記憶されている。【００４２】
例えばケース１の場合に、発生時刻Ｄ１１は「２０１６／１２／２５、１０：５２」，初期状態での特徴Ｄ１２は「各発電機出力Ｐ、Ｑならびに周波数Ｆ」，偶発事象の種別Ｄ１３は「送電線事故１」，当該偶発事象後の特徴Ｄ１４は「同様周波数、電圧低下」，当該偶発事象に対して実行した制御内容Ｄ１５は「発電機１の出力抑制」，制御後の特徴Ｄ１６は「同様減衰率７０％」，並びに当該ケースでの評価結果Ｄ１７は「１０」などが記憶されている。なお評価結果Ｄ１７は、当該事象に対する制御結果（制御効果）が大きければ、高い数値が付与されるものであり、因みにケース２，３の事例では評価結果としての数値が低く、あまり大きな制御効果が得られなかった事象であったことが理解できる。【００４３】
この偶発事象解析結果データベースＤＢ１は、要するに電力系統が安定状態にある初期状態（Ｄ１２）において、電力系統の想定箇所に想定規模の想定故障（Ｄ１３）が発生したと仮定し、かつこの時の電力系統の動揺の程度（Ｄ１４）と、この動揺を収束すべく電制や負制などの安定化制御（Ｄ１５）を実行したときの動揺の収束程度（Ｄ１６）が、事前の潮流計算結果に基づいて、あるいは過去における経験の解析結果に基づいて、故障発生から動揺の収束（あるいは発散）までの期間について、時系列的（Ｄ１１）に求め、かつ安定化についての評価結果を付したものである。これにより、様々な時刻や初期状態においての想定可能な事象の事象後特徴と、制御の効果を把握することができる。【００４４】
図５には、蓄積計測データベースＤＢ２に蓄積された過去の蓄積計測データＤ２の具体的事例が例示されている。本実施例では蓄積計測データＤＢ２は、電力系統における計測値全般を示す。これは、ＰＭＵやＳＣＡＤＡ等の計測値などにより計測されたデータであり、図５のように各時間断面に複数情報が蓄積されていてもよく、また機器の開閉路状態を表すデータであってもよい。【００４５】
図５では、発生時刻Ｄ２１，測定値Ｄ２２，測定情報Ｄ２３が時系列情報として記憶されている。例えば図５の事例では、発生時刻Ｄ２１が「２０１６／１２／２５、１０：５２」のときに，測定情報Ｄ２３として「ＳＣＡＤＡ、母線１３番、電圧」、「ＰＭＵ測定母線１２３番、位相」といった情報が，その測定値Ｄ２２として「１００」、「１０」のように時系列的に記憶されている。この蓄積計測データベースＤＢ２によれば、ある時刻における電力系統各所の各種電気量が横断的に、かつ時系列的に把握されている。このことは、各種電気量間の相関や時系列的な変動の関係が把握できることを意味する。【００４６】
図６には、制御データベースＤＢ３に蓄積された過去の制御データＤ３（制御履歴）の具体的事例が例示されている。制御データＤ３では、ある時間断面においての制御を蓄積する。この制御は、例えば発電機の出力の抑制、送電線の開閉路など、電力系統の状態を変化させる制御である。制御は系統運用者などがしたものでもよく、保護機器などが自動制御したものでもよい。【００４７】
ここではケースごとに、発生時刻Ｄ３１，制御Ｄ３２が記憶されている。例えばケース１の場合には、発生時刻Ｄ３１は「２０１６／１２／２５、１０：５２」に制御Ｄ２２「発電機１の出力抑制」を実行したことが記憶されている。つまり、ケース１は、ある時刻に発電機１の出力抑制を行ったことをデータとして記憶している。【００４８】
なお具体的な例示はしないが、その他のデータベースは、以下のようである。これらの具体的な内容については、適宜説明する。学習パラメータデータベースＤＢ４では制御候補を学習するための学習パラメータデータＤ４が蓄積され、制御候補モデルデータベースＤＢ５では事象種別に基づいて制御候補モデルデータＤ５が蓄積され、抽出パラメータデータベースＤＢ７では制御候補を抽出するためのパラメータデータＤ６が含まれ、系統モデルデータベースＤＢ８では電力系統の解析用モデルデータＤ８が蓄積されている。【００４９】
次に実施例１に係る意思決定支援装置１の計算処理内容について図３を用いて説明する。図３は、意思決定支援装置１の処理全体を示す処理フローの例である。処理ステップＳ１〜処理ステップＳ７に沿って、内容を説明する。【００５０】
まず、処理ステップＳ１では、偶発事象解析結果ＤＢ１と蓄積計測データＤＢ２と制御データベースＤＢ３と学習パラメータデータベースＤＢ４とから、記憶されている各データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４を読み出す。ここでは各データを集約し、一つ以上のデータベースの複数テーブルとして蓄積してもよい。【００５１】
この場合に読み出される図４に示した偶発事象解析結果ＤＢ１の偶発事象解析結果データＤ１は、ある時刻と初期状態から様々な事象を想定し、その事象に対する制御を備えるものである。ここで初期状態は、計測データまたは仮想データと、その分析結果の一つ以上を備える特徴として蓄積される。図４で示すように、偶発事象解析結果データＤ１は、時刻Ｄ１１と、初期状態特徴Ｄ１２と、事象種別Ｄ１３と、事象後特徴Ｄ１４と、制御Ｄ１５と、制御後特徴Ｄ１６と、評価Ｄ１７で構成される。これにより、様々な時刻や初期状態においての想定可能な事象の事象後特徴と、制御の効果を把握することができる。【００５２】
またこの場合に読み出される図５に示した蓄積計測データデータベースＤＢ２の蓄積計測データＤ２は、電力系統における計測値全般を示しており、これは、ＰＭＵやＳＣＡＤＡ等の計測値などにより計測されたデータであり、図５のように各時間断面に複数情報が蓄積されていてもよく、また機器の開閉路状態を表すデータであってもよい。【００５３】
またこの場合に読み出される図６に示した制御データデータベースＤＢ３の制御データＤ３では、ある時間断面においての制御を蓄積しており、この制御は例えば発電機の出力抑制、送電線の開閉路など、電力系統の状態を変化させる制御である。またこの制御は系統運用者などがしたものでもよく、保護機器などが自動制御したものであってもよい。【００５４】
図３に示す処理フローの次の処理ステップＳ２では、図１の制御候補学習部２の処理を実行するが、この具体内容が図７の詳細フローに示されている。【００５５】
図７の処理ステップＳ２の詳細フローでは、まず処理ステップＳ２０１において、学習パラメータデータＤ４に基づき蓄積計測データＤ２から特徴量を抽出する。具体的には例えば、蓄積計測データＤ２に記憶された複数の電気量の時系列データについて、クラスタリング処理を実行して分類分けし、分類分けされたグループごとにその特徴量を抽出する。学習パラメータデータＤ４は、クラスタリングする際に使用される。分類分けされた特徴量の中には、電力系統を不安定化させる事象要因が発生したときの電力系統の特徴量が含まれる。【００５６】
処理ステップＳ２０２では抽出した特徴量と制御データＤ３から学習ブランチを作成する。図８は、学習ブランチの考え方を示す図である。ここで、図８を用いて学習ブランチ２０２と学習パラメータデータＤ４の関係について説明する。図８において、学習ブランチ２０２は、蓄積計測データＤ２から算出された初期状態２０２１、事象後状態２０２３、制御状態２０２５の三つ以上の状態で構成され、各状態間の遷移（事象２０２２と制御２０２５）は蓄積計測データＤＢ２を分析したものや制御データＤＢ３から作成する。【００５７】
学習ブランチの考え方は、図４の関係に着目している。特に図４の横軸項目に着目したとき、これは初期状態において事象が発生し、その結果として事象後状態に遷移し、安定化のための制御が行われた結果として制御後状態に遷移したことを表している。【００５８】
図８の学習ブランチは、電力系統における異常事象発生とその後の状態について、遷移前後の状態と、遷移時の要因とに分けて示し、因果関係を明確にしたものである。遷移前後の状態が、初期状態２０２１、事象後状態２０２３、制御後状態２０２５である。遷移時の要因が、事象の発生２０２２、制御実行２０２４である。事象の発生２０２２（これをＡとする）を経て、初期状態２０２１（これを１とする）から事象後状態２０２３（１ｘＡで表すことができる）に遷移し、制御実行２０２４（これをαとする）を経て、事象後状態２０２３（１ｘＡ）から制御後状態２０２５（１ｘＡｘα）に遷移している。【００５９】
この学習ブランチ２０２では、遷移時の要因である事象の発生２０２２、制御実行２０２４について、事象の発生２０２２を先に求めた特徴量で把握している。また制御実行２０２４について、制御データＤ３を参照している。【００６０】
本発明では特に、事象の発生２０２２を意味する特徴量を算出する際に、学習パラメータデータＤ４を参照している。学習パラメータデータＤ４は、クラスタリングする際に使用されるものであるが、平易な事例でいえば例えば特定母線の電圧と位相の関係から電力動揺の事象発生を把握するという指針や、別の複数母線における電圧の関係から電力動揺の事象発生を把握するという指針や、有効電力、無効電力の関係から電力動揺の事象発生を把握するという指針といった、複数の方向性、複数の考え方を示している。電気量の組み合わせを変えたり、新たな組み合わせを提案したりするものである。【００６１】
また同様に制御実行２０２４についても、制御データＤ３を参照する際に、制御データＤ３に記述された箇所の機器操作以外に、他の箇所の機器操作により電制、負制を実行する例を提案している。【００６２】
学習ブランチ２０２において、遷移時の要因である事象の発生２０２２、制御実行２０２４が多様に提案される結果として、初期状態２０２１が同じであっても異なった結果の事象後状態２０２３、制御後状態２０２５が複数の組み合わせとして導かれることになる。【００６３】
これら状態を学習パラメータデータＤ４で指定された特徴量で表す。学習ブランチ２０２は、電力系統で発生した現象と、現象に対する対策と、その結果を学習したものである。特徴量は計測データの計測値のままでもよく、計測値を分析したものでもよい。また、学習パラメータデータＤ４は類似する複数の状態を一つの状態として判定する類似判別パラメータを含んでもよい。【００６４】
図７の処理ステップＳ２０３では、学習ブランチ２０２と偶発事象解析結果データＤ１を用いて、制御候補モデルデータＤ５を作成する。次に、図９を用いて処理ステップＳ２０３の具体的な概念について説明する。【００６５】
制御候補モデルＤＢ５を作成するにあたり、まずは学習ブランチ２０２を基盤とする。学習ブランチ２０２に累積偶発事象結果データベースＤ１を適用、拡充し、評価することで制御候補モデルＤＢ５を作成する。【００６６】
処理ステップＳ２０２で求めた学習ブランチ２０２は、遷移時の要因である事象の発生２０２２、制御実行２０２４を、多様に提案したものである。従って最初の状態（初期状態あるいは事象後状態、またはその双方）を、考慮、想定することができる。最初の状態が確定すれば、その後の状態は、学習ブランチ２０２の提案に応じて多様に展開することが可能である。【００６７】
図９は、制御候補モデルの一例を示しており、例えば図９の上部に太い実線で示す第１のモデルＭ１は例えば蓄積計測データＤ２と制御データＤ３から策定した一連の事象を表したモデルである。これに対し、学習ブランチ２０２が提案する制御βを反映した変形モデルがモデルＭ２である。モデルＭ１の初期状態１のみを使用して、学習ブランチ２０２が提案する事象Ｂを反映した変形モデルがモデルＭ３である。モデルＭ４は、初期状態を全く新しい状態として求めたモデルであり、Ｍ５は制御２０２４についての変形モデルである。これらのモデルについては、後述する図１１の手法により、適宜、制御効果についての評価が実施される。なお、図９において、点線は偶発事象回析結果データＤ１を用いて策定した流れを示している。【００６８】
これらの変形モデル作成手法により、結果として処理ステップＳ２０３により、複数の制御候補モデルデータＤ５が生成蓄積される。【００６９】
このように、図９で記すように、学習ブランチ２０２の初期状態から違う事象や違う制御方法など累積偶発事象解析結果ＤＢ１を用いて学習してもよく、また学習ブランチ２０２にはない初期状態を基準に作成してもよい。これにより、制御候補モデルＤＢ５は学習ブランチから過去事例と想定事例を統合したものになる。【００７０】
図７において、最後の処理ステップＳ２０４では、制御候補モデルデータＤ５を出力する。【００７１】
図３に戻り、処理ステップＳ３では計測データＤ６と、抽出パラメータデータＤ７と、制御候補モデルデータＤ５を読込む。処理ステップＳ４では、制御候補を抽出する。ここで、図１０を用いて処理ステップＳ４の詳細を説明する。【００７２】
図１０において、処理ステップＳ４０１では抽出パラメータデータＤ７に応じて計測データＤ６から特徴量を抽出する。特徴量抽出手法としては、クラスタリングなどが利用可能である。処理ステップＳ４０２では制御候補モデルデータＤ５から制御候補データＤ９を抽出する。処理ステップＳ４０３では制御候補データＤ９を出力する。ここで抽出パラメータデータＤ７は、計測データＤ６から抽出する特徴量と、制御候補モデルデータＤ５から抽出する条件などを含む。抽出パラメータデータＤ７を設定することにより、系統運用者は個々の知見に基づいた最適な制御候補を抽出できる。【００７３】
次に図１１を用いて制御候補抽出の一例を説明する。図１１は、基本的に図９の流れと同じものを示している。ここでは評価結果として、モデルＭ３が最良であるとして選定したことを示している。このように、計測データＤ６から抽出された特徴量に基づき制御候補モデルデータＤ５を参照し、最も特徴量が一致する状態、および評価が高い制御候補データＤ９を抽出する。ここで、抽出される制御候補データＤ９は一つ以上あってもよい。なお抽出パラメータの一例としては、地域感度ＩＳＦ，エリア間感度ＰＴＤＦ，送電線の重要度ＫＯＡＦが類似していて、評価が高いものが望ましい。【００７４】
図３に戻り、処理ステップＳ５では系統モデルデータＤ８と制御候補データＤ９を読込む。処理ステップＳ６では制御候補データＤ９を評価する。【００７５】
図１２を用いて、処理ステップＳ６の一例を説明する。ここでは、計測データＤ６の特徴量から計測データＤ６の状態を把握し、系統モデルデータＤ５、制御候補データＤ９に基づいて予測演算をすることで制御後の状態予測をする。この制御後の状態を評価し、評価結果ＤＢ１０として出力する。【００７６】
図３に戻り、処理ステップＳ７では情報提示をし、処理フローを終了する。図１３は、処理ステップＳ７における情報提示処理を示しており、処理ステップＳ７０１では制御候補データＤ５と評価結果データＤ１０を読み込み、処理ステップＳ７０２では表示画面、通知、音声を作成し、処理ステップＳ７０３では表示画面、通知、音声を出力する。【００７７】
ここで、情報提示部５の一例について図１４を用いて説明する。情報提示部５は、画面表示部７０３１と、音声出力部７０３２と、端末通知部７０３３の一つ以上を含むものとする。画面表示部７０３１はモニターやスクリーン等、電子データを光源に変換する手段であってもよく、またはプリンタや立体モデルで作成されたものであってもよい。音声出力部７０３２は音声ガイダンスなど、人工的に作れた音源であってもよく、録音された音源を学習したものであってもよい。端末通知部７０３３については後述する。【００７８】
図１５では、実施例１における画面表示部７０３１の一例を示す。コントロールセンター内に設置された画面表示部７０３１を備える意思決定支援装置０１は、選択抽出パラメータデータ７０３１１と、制御候補一覧データ７０３１２と、制御候補詳細データ７０３１３と、系統状態データ７０３１４の一つ以上を表示することを特徴とする。制御候補一覧データ７０３１２では評価結果データＤ１０を表示する。これを参照することにより、系統運用者は適切な系統制御ができる。【００７９】
図１６では、実施例１における音声出力部７０３２と端末通知部７０３３の一例について説明する。実施例１において、系統運用者が席を離れているなどの理由において画面表示部７０３１を参照できない場合を対象とする。例えば制御候補データＤ５と評価結果データＤ１０の一つ以上を通知するにあたり、音声制御通知７０３２１を通知してもよく、携帯端末通知７０３３１への通知でもよく、通信機能付き眼鏡７０３３２でもよく、通信機能付き聴講装置７０３３３などでもよく、通信機能付き時刻把握装置７０３３４であってもよい。これにより、系統運用者は画面表示部７０３１を活用できない場合においても制御候補データＤ５と評価結果データＤ１０の一つ以上を把握することができ、系統制御ができる。
【実施例２】
【００８０】
実施例２は、実施例１の意思決定支援装置１を広域監視保護制御システムに適用した場合の構成例である。【００８１】
図１７は広域監視保護制御システム２０の構成例を示す図である。広域監視保護制御システム２０は、系統モデルデータベースＤＢ８と、計測データベースＤＢ６と、想定事象データベースＤＢ１１からの各データＤ６，Ｄ８，Ｄ１１を入力とし、偶発事象演算結果を出力する偶発事象演算装置２１と、結果を入力とし制御候補データＤ９を出力する意思決定支援装置１と、制御候補データＤ５を入力とし制御指令を出力する制御指令作成部２２と、制御指令を実行する制御対象機器２３を具備している。その他部位については図１の意思決定支援装置１と差異がないため、その説明については省力する。【００８２】
ここで、図１８を用いて本実施例の処理フローを説明する。処理ステップＳ２１では系統モデルデータＤ８と、計測データＤ６と、想定事象Ｄ１１を用いて偶発事象演算装置２１で偶発事象演算をする。処理ステップＳ０では、意思決定支援装置１で制御候補データＤ９を出力する。処理ステップＳ２２では制御指令作成部２２で制御候補データＤ９を制御指令に変換する。処理ステップＳ２３では制御指令により制御対象機器２３を制御する。【００８３】
実施例によれば、まず、偶発事象演算装置２１を用いることによって、偶発事象解析結果データＤ１を更新することができ、制御候補モデルデータＤ５の精度を高くすることができる。また、意思決定支援装置１の出力を制御指令に用いることで、広域監視保護制御システム２０では高速な自動制御をすることもできる。
【実施例３】
【００８４】
実施例３は、実施例１の意思決定支援装置１を系統運用者育成システムに適用した場合の構成例である。【００８５】
図１９は系統運用者育成システム３０の構成例を示す図である。系統運用者育成システム３０は、仮想データデータベースＤＢ１２に記録された仮想データＤ１２を入力とし、制御候補データＤ９と、評価結果データＤ１０を出力する意思決定支援装置１と、制御指令と系統モデルデータＤ８を入力として偶発事象演算をする偶発事象演算装置２１と、シミュレーション結果を入力とし運用者の評価をする運用者評価部３２とを具備している。なおこのシステムには、系統運用者Ｐが介在しており、系統運用者Ｐは意思決定支援装置１が与える制御候補データＤ９と評価結果データＤ１０を把握し、偶発事象演算装置２１に対して制御指令を発信する。【００８６】
図２０を用いて系統運用者育成システム３０の処理フローを説明する。処理ステップＳ３１では、仮想データＤ１２を入力する。ここで、仮想データＤ１２とは運用者または育成者Ｐが指定したデータである。これは、過去事例に基づいた例でもよく、架空のシナリオに基づいたデータであってもよい。処理ステップＳ０では、仮想データＤ１２に基づき意思決定支援装置１で制御候補を算出する。処理ステップＳ３２では運用者Ｐが制御を決定する。処理ステップＳ３３では、系統モデルデータＤ８を入力とし、偶発事象演算装置２１で制御を検証する。処理ステップＳ３４では、運用者の制御を評価する。【００８７】
実施例３の効果を図２１で説明する。従来の系統運用者育成では、系統運用者以外が指導をする必要がある。系統運用者育成システム３０を用いた場合、系統運用者Ｐ以外の指導者を必要とせず、装置が自動で評価し、系統運用者Ｐを育成してゆくため、業務効率が向上する。
【実施例４】
【００８８】
実施例４は、実施例１の意思決定支援装置１を系統計画支援システムに適用した場合の構成例である。【００８９】
図２２は、系統計画支援システム４０の構成例を示す図である。系統計画支援システム４０は、制御候補モデルデータベースＤＢ５と、補正対象パラメータベータデータベースＤＢ１３と、補正確認信号データベースＤＢ１３からの各データＤ５，Ｄ１３，Ｄ１４を入力とし、パラメータ補正をするパラメータチューニング装置４１と、パラメータ補正結果を表示する補正結果表示部４４と具備している。【００９０】
ここで図２３を用いて処理フローを説明する。処理ステップＳ４１では、制御候補モデルデータＤ５と、対象パラメータデータＤ１３を読込む。処理ステップＳ４２では、制御候補モデルデータＤ５内の誤差を算出する。処理ステップＳ４３では、補正確認信号Ｄ１４に応じて補正対象パラメータを補正する。処理ステップＳ４４では、補正されたパラメータを表示する。【００９１】
実施例４の効果を図２４に示す。例えば、系統モデルのパラメータに不備があり、制御候補モデルデータＤ５に誤差が生じてしまっている場合には、パラメータを補正することができる。このパラメータとは負荷特性であったり、発電機モデル内のパラメータであったり、電力系統を模擬したモデルの一部であればよい。系統計画支援システム４０を用いることにより、系統計画が支援される。
【符号の説明】
【００９２】
１：意思決定支援装置，２：制御候補学習部，３：制御候補抽出部，４：制御候補評価部５：情報提示部，１０：計測器，１１：通信ネットワーク，１２：電力系統，２０：広域監視保護制御システム，２１：偶発事象演算装置，２２：制御指令作成部，２３：制御対象機器，３０：系統運用者育成システム，３２：運用者評価部，４０：系統計画支援システム，４１：パラメータ補正装置，９１：ＣＰＵ，２０２：学習ブランチ，ＤＢ１：偶発事象解析結果データデータベース，ＤＢ２：蓄積計測データデータベース，ＤＢ３：制御データデータベース，ＤＢ４：学習パラメータデータデータベース，ＤＢ５：制御候補モデルデータデータベース，ＤＢ６：計測データデータベース，ＤＢ７：抽出パラメータデータデータベース，ＤＢ８：系統モデルデータデータベース，ＤＢ９：制御候補データデータベース，ＤＢ１０：評価結果データデータベース，ＤＢ１１：想定事象データデータベース，ＤＢ１２：仮想データデータベース，ＤＢ１３：補正対象パラメータデータデータベース，ＤＢ１４：補正確認信号データデータベース，Ｈ１：メモリ，Ｈ２：通信部，Ｈ３：入力部，Ｈ４：バス，Ｐ：系統運用者
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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2018154702.tif 000028